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中心到负载中心。这样传输成本和损耗最小。当采用直流供电系统时，这个因素最为重要。然而，在交流供电的情况下，当能量从低压转换为高压，反之亦然时，只要其他条件有利，发电厂就可以建在负载以外的地方。
，Khalid，A，A，Imran，M和Abdusalomov，A（2024）保护IoT生态系统：ASIC基于ASIC的硬件轻量级密码。国际
摘要物联网（IoT）节点由收集环境数据的传感器组成，然后使用周围的节点和网关进行数据交换。网络安全攻击对任何物联网网络中正在传输的数据安全构成威胁。加密原始图被广泛采用以应对这些威胁；但是，实质性的计算要求限制了它们在物联网生态系统中的适用性。此外，每个物联网节点都随区域和吞吐量（TP）要求而变化，因此要求实现加密/解密过程。为了解决这些问题，这项工作通过采用环路折叠，循环独立且完全展开的体系结构来实现NIST轻巧的加密标准Ascon，Ascon，Ascon。完全展开的体系结构可以达到最高的TP，但以更高的面积利用为代价。通过较低的因素展开会导致较低的区域实施，从而探索了设计空间，以应对设计区域和TP性能之间的权衡。实施结果表明，对于环路折叠的结构，Ascon-128和Ascon-128a需要36.7k µm 2和38.5k µm 2芯片面积，而其全持续不经气的实施则需要277.1k µm 2和306.6k µm 2。拟议的实施策略可以调整回合的数量，以适应物联网生态系统的各种要求。还进行了具有开源45 nm PDK库的实现，以增强结果的概括和可重复性。
CMOS-MEMRISTOR混合动力突触的设计及其在耐噪声的尖峰神经网络
鉴于数据量的越来越多，有一个显着的研究重点是硬件，可提供低功耗的高计算性能。值得注意的是，神经形态计算，尤其是在利用基于CMO的硬件时，已经表现出了有希望的研究成果。此外，越来越强调新兴突触设备（例如非挥发性记忆（NVM）），目的是实现增强的能量和面积效率。在这种情况下，我们设计了一个硬件系统，该硬件系统采用了1T1R突触的一种新兴突触。Memristor的操作特性取决于其与晶体管的配置，特别是它是位于晶体管的源（MOS）还是排水口（MOS）。尽管其重要性，但基于Memristor的操作电压的1T1R配置的确定仍然不足以在现有研究中探索。为了实现无缝阵列的扩展，至关重要的是要确保单位单元格适当设计以从初始阶段可靠地操作。因此，对这种关系进行了详细研究，并提出了相应的设计规则。香料模型。使用此模型，确定最佳晶体管选择并随后通过仿真验证。为了证明神经形态计算的学习能力，实现了SNN推理加速器。此实现利用了一个基于在此过程中开发的验证的1T1R模型构建的1T1R数组。使用降低的MNIST数据集评估了精度。结果证明了受大脑功能启发的神经网络操作成功地在高精度而没有错误的硬件中实现。此外，在DNN研究中通常使用的传统ADC和DAC被DPI和LIF神经元取代，从而实现了更紧凑的设计。通过利用DPI电路的低通滤波器效应来进一步稳定该设计，从而有效地降低了噪声。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
在材料实施策略中，物理储层计算的纳米纳米网络
抽象物理储层计算（RC）代表一个计算框架，可利用可编程物质的信息处理能力，从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层，能够从时空输入信号中提取相关特征，但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中，我们报告了Materia RC的实施策略，并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外，我们还通过模拟显示，新兴的集体动力学允许RC非常规实现，其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略，模拟表明，非常规实现允许降低硬件复杂性，而无需限制计算能力，从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
基于La2nio4+δ的模拟熟悉设备为...
神经形态计算最近已成为传统的von Neumann计算机范式的潜在替代方法，该范式由于其建筑瓶颈而固有地受到限制。因此，需要新的人工组件和用于脑启发的计算硬件实现的架构。双极模拟熟悉设备，其电阻（或电导）可以连续调节（作为突触重量），是人工突触应用的潜在候选者。在这项工作中，混合离子电子导电氧化物（La 2 NiO 4+δ，L2NO4）与TIN和PT电极结合使用。TIN/L2NO4/PT设备显示双极电阻开关，以及用于集合和复位过程的逐渐过渡。电阻（电导）可以通过脉冲幅度和持续时间逐渐调节，显示出良好的数据保留特征。通过实验测量电阻变化和总应用脉冲持续时间之间的线性关系。此外，突触抑郁和增强特征是生物共生的重要功能之一，是为这些设备人为复制的，然后在尖峰神经网络环境中进行了建模并成功测试。这些结果表明使用TIN/L2NO4/PT回忆设备作为神经形态计算中的长期人造突触的适用性。
基于内存的逻辑解决方案中串联布尔操作的局限性
抽象！新兴的非易失性记忆被广泛研究为最大化能源效率，并且因为它们可以实现所谓的内存计算。逻辑内存（LIM）范式是计算中内存的子集，它重点介绍了内存内布尔操作的执行。在最受欢迎的解决方案中，魔术和Felix承诺非输入破坏性操作，作为经典计算范式，因此可以重新使用多个操作的输入数据集。在本文中，我们在各种操作条件下分析了某些重要的LIM实现（Magic Nor and and Felix NAND）的电气行为。我们的结果表明，保证非输入破坏性操作（对于Felix NAND）并非微不足道，并且由于非理想的中间结果而导致的多项操作存在真正的困难。
基于Memristor的低温可编程DC来源，用于可扩展的原位量子点控制
手稿于2022年12月16日收到；修订了2023年2月3日； 2023年2月7日接受。出版日期2023年2月20日；当前版本的日期2023年3月24日。这项工作得到了加拿大自然科学和工程研究委员会（NSERC）的部分支持；在加拿大第一研究卓越基金的一部分；在加拿大第一研究卓越基金的一部分是由Laboratoire纳米技术纳米纳斯特梅斯（LN2），该基金是法国 - 加拿大 - 加拿大联合国际研究实验室（IRL-3463），由中心由国家de la Recherche Scorentifique（CNRS），Universitedesitédesherbrooke，Unigabrooke，Comecomeitififique（CNR）中心资助和合作。 ÉcoleCentrale Lyon（ECL）和国家科学研究所（Institut National des Sciences）贴花（INSA）LYON；并部分由魁北克人的自然与技术（FRQNT）。本文的评论由编辑F. Bonani安排。（通讯作者：Pierre-Antoine Mouny。）Pierre-Antoine Mouny, Yann Beilliard, and Dominique Drouin are with the Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique (3IT) and the Institut Quantique (IQ), Université de Sherbrooke, Sherbrooke, QC J1K 0A5, Canada, and also with the Laboratoire Nanotechnologies Nanosystèmes (LN2), CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大（电子邮件：Pierre-antoine.mouny.mouny@usherbrooke.ca）。SébastienGraveine，Abdelouadoud El Mesoudy，RaphaëlDawant，Pierre Gliech和Serge Ecoffey与Interdistut Interdisci-Plinaire d'innovation D'innovation D'Innovation Technologique（3IT），Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC J1K 0A 5，CANCALAINE，CANCALAITIE，以及CANCALATO，CANCARAITAN，以及CANCACATAINIIS Nanosystèmes（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大。Marc-Antoine Roux与加拿大QC J1K 2R1的Sherbrooke大学量子研究所（IQ）一起。Fabien Alibart与加拿大Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke University Institute（3IT）的互助创新创新研究所，加拿大QC J1K 0A5，也与纳米技术实验室纳米系统（LN2）一起加拿大，还与法国59650 Villeneuve-d'ascq的电子，微电子学和纳米技术学院（IENN）一起。Michel Pior-Ladrière与纳米技术实验室纳米系统（LN2），CNRS UMI-3463，3IT，Sherbrooke，QC J1K 0A5，加拿大，以及与Sher-Brooke，Sherbrooke，Sherbrooke，Sherbrooke，QC j1 cancase cancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancancance of sherbrooke，QC J1K 0A5本文中一个或多个数字的颜色版本可在https://doi.org/10.1109/ted.2023.3244133上找到。<数字OBJET标识符10.1109/TED.2023.3244133
招募财务专家（参考：Pumrep/WB/Ind-FS-01R）
环境，城市化和气候变化部已从世界银行获得了公共和市政可再生能源效率项目（PUMREP）的成本，并打算将部分收益用于咨询服务。实施期限将于2028年7月31日结束。由财政部和金融部之间签署的贷款协议收益资助，该项目的预算为5.49亿美元IBRD贷款，300万美元的能源部门管理援助计划（ESMAP）赠款。该项目的总体目标是通过公共设施中的自我生成来增加对可再生能源（RE）的使用。